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基于代价敏感结构化SVM的目标跟踪

     

摘要

基于结构化SVM的目标跟踪由于其优异的性能而受到了广泛关注,但是现有方法存在正样本和负样本不平衡问题.针对此问题,该文首先提出一种用于目标跟踪的代价敏感结构化SVM模型,其次基于对偶坐标下降原理设计了该模型的求解算法,最后利用提出的代价敏感结构化SVM实现了一种多尺度目标跟踪方法.在OTB100数据集和VOT2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明:该文方法相比相关滤波目标跟踪方法,跟踪精度较高,相比深度目标跟踪方法,具有速度优势.

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